1-B10 弱学習器間の関係性に着目したアンサンブルモデルの可視化

https://scrapbox.io/files/6752ba272487342378c76886.png

1-B10 弱学習器間の関係性に着目したアンサンブルモデルの可視化

柏山 美結（お茶の水女子大学），廣川 暢一（日本電気株式会社），松野 竜太（日本電気株式会社），佐久間 啓太（日本電気株式会社），伊藤 貴之（お茶の水女子大学）

機械学習技術を用いた予測モデルは，さまざまな業界で広く採用されている．一方で，運用されている予測モデルは年々複雑化している．複雑なモデルを解釈するためには，予測に使用される訓練データの理解に加えて，モデル自体の構造やモデルに特定のデータを入れた時の振る舞いを把握することも重要である．そこで本研究では，実際に運用段階で頻繁に使用されているアンサンブル学習モデルの学習メカニズムを3次元空間で可視化しモデル構造の理解を支援することで精度劣化原因の特定を促すインタラクション手法を提案する．本報告では，アンサンブル決定木として勾配ブースティング決定木GBDTを採用し，オープンデータセットを用いた実験を通して，提案する可視化手法の有用性を示す．